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Academic literature on the topic 'Prévision de l'électricité'

Author: Grafiati
Published: 31 May 2025
Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Prévision de l'électricité"

1

Launay, Tristan. "Méthodes bayésiennes pour la prévision de consommation l'électricité." Phd thesis, Université de Nantes, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00766237.

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Abstract:
Dans ce manuscrit, nous développons des outils de statistique bayésienne pour la prévision de consommation d'électricité en France. Nous prouvons tout d'abord la normalité asymptotique de la loi a posteriori (théorème de Bernstein-von Mises) pour le modèle linéaire par morceaux de part chauffage et la consistance de l'estimateur de Bayes. Nous décrivons ensuite la construction d'une loi a priori informative afin d'améliorer la qualité des prévisions d'un modèle de grande dimension en situation d'historique court. A partir de deux exemples impliquant les clients non télérelevés de EDF, nous mon
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2

Nguyen, Tien Phong. "Réseaux de neurones pour la prévision de charge électrique à court terme : application au système électrique du VietNam." Perpignan, 2006. http://www.theses.fr/2006PERP0705.

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Abstract:
Dans la régulation et le contrôle du système électrique, les prévisions de charge à court terme (consommation électrique du lendemain) jouent un rôle important pour l'efficacité économique et technique du système. Au Vietnam, les méthodes de prévisions de charge précédentes ne correspondent pas aux exigences formulées, à cause de la limitation des données enregistrées et de la méthode de prévision. Les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA) sont une technique de prévision de charge qui a été largement étudiée largement ces dernières années. Dans ce travail, nous étudions les applications des di
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3

Beaudoin, Luc. "Évaluation de deux modèles de produits dérivés : pour le marché de l'électricité en Amérique du Nord." Thesis, Université Laval, 2007. http://www.theses.ulaval.ca/2007/24799/24799.pdf.

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4

Keisler, Julie. "Automated Deep Learning : algorithms and software for energy sustainability." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2025. http://www.theses.fr/2025ULILB001.

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Abstract:
Les technologies actuelles ne permettant le stockage que par des moyens coûteux et peu efficaces, l'électricité reste difficile à stocker à grande échelle. Pour le bon fonctionnement du réseau, il est ainsi important qu'à tout instant, l'électricité injectée dans le réseau soit égale à l'électricité consommée. Historiquement et encore aujourd'hui, pour maintenir cet équilibre, les moyens de production sont planifiés par anticipation de la demande; d'où l'importance de prévoir aussi précisément que possible la consommation électrique. Avec l'intégration massive des énergies renouvelables dont l
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5

Bissey, Sebastien. "Optimisation du coût de la consommation d'électricité dans l'habitat individuel." Thesis, Tours, 2019. http://www.theses.fr/2019TOUR4029.

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Abstract:
Les travaux menés durant cette thèse ont consisté à proposer des solutions pour optimiser le coût de la consommation d’électricité dans l’habitat individuel. Les outils matériels et logiciels proposés ici permettent à la fois d’estimer la rentabilité d’un système de gestion de l’électricité et l’impact des bons et simples gestes du quotidien. Dans un premier temps, des solutions permettant de faire des économies dans l’habitat individuel ont été comparées et évaluées. Le système de stockage de l’énergie électrique a été introduit. Le stockage permet entre autre de décaler la consommation d’éle
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6

Carriere, Thomas. "Towards seamless value-oriented forecasting and data-driven market valorisation of photovoltaic production." Thesis, Université Paris sciences et lettres, 2020. http://www.theses.fr/2020UPSLM019.

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Abstract:
La décarbonation de la production d’électricité à échelle mondiale est un élément de réponse clé face aux pressions exercées par les différents enjeux environnementaux. Par ailleurs, la baisse des coûts de la filière photovoltaïque (PV) ouvre la voie à une augmentation significative de la production PV dans le monde. L’objectif principal de cette thèse est alors de maximiser le revenu d’un producteur d’énergie PV sous incertitude des prix de marché et de la production. Pour cela, un modèle de prévision probabiliste de la production PV à court (5 minutes) et moyen (24 heures) terme est proposé.
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7

Bai, Yun. "Textual Data for Advanced Modelling of Electricity Demand and Price Dynamics." Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2025. http://www.theses.fr/2025UPSLM004.

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Abstract:
Malgré la maturité croissante des systèmes électriques et des marchés actuels, ils sont toujours confrontés à de nombreux risques incertains, tels que des changements soudains de la demande d’électricité en raison d’évènements spéciaux. Dans ce contexte, l’utilisation des technologies de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel (NLP) pour une modélisation intégrée afin de répondre aux incertitudes des systèmes électriques présente un potentiel significatif.Cette thèse revisite les modèles de prévision de l’électricité traditionnels, en explorant le potentiel d’utilisation
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8

Ouedraogo, Sarah. "Développement de Stratégies Optimisées de Gestion de l’Energie Intermittente dans un Micro Réseau Photovoltaïque avec Stockage." Electronic Thesis or Diss., Corte, 2023. http://www.theses.fr/2023CORT0008.

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Abstract:
Les micro-réseaux sont considérés comme l'avenir de la production d'énergie et de la distribution dans les réseaux électriques. Beaucoup d’entre eux comportent une production photovoltaïque et un stockage, le plus souvent sous forme de batteries, pour alimenter différentes charges. Cette thèse a pour objectif principal de proposer des stratégies de gestion de l'énergie visant à optimiser les coûts de fonctionnement d'un micro-réseau photovoltaïque avec batterie, tout en respectant des contraintes spécifiques. Ce micro-réseau alimente des logements ainsi que des véhicules électriques.Pour ce fa
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Books on the topic "Prévision de l'électricité"

1

Prévisions des coûts de production de l'électricité. OECD, 1999. http://dx.doi.org/10.1787/9789264174351-fr.

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2

Perspectives du marché de l'électricite: 2005-2006. Office national de l'énergie, 2005.

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